Processamento de linguagem natural em segurança e meio ambiente: uma revisão de literatura.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo de conferência |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32253 |
Resumo: | Em virtude das lacunas existentes nas políticas de segurança ao longo das últimas décadas, o índice de acidentes nas empresas ao redor do mundo manteve-se elevado implicando em perdas humanas e ambientais sem mensuração. Por outro lado, a facilidade de acesso de informações não estruturadas em formato digital, em conjunto com o desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial, tais como o Processamento de Linguagem Natural (PLN), permitiu sistematizar a análise de um volume substancial de informações tirando vantagem do grande poder de processamento dos computadores atuais. Desta forma, este trabalho realizou uma breve revisão de literatura sobre área de Segurança, Meio Ambiente e Saúde (SMS), em conjunto com as ferramentas de PLN e como estas vem sendo empregadas de acordo com o estado da arte. Neste artigo, foi proposto um método para realizar a revisão de literatura deste tema através de PLN, com o desenvolvimento de algoritmo capaz de separar diferentes artigos (dentre um universo de 300 artigos) em agrupamentos semânticos através de técnicas de word embeddings (doc2vec). Em seguida, vinte artigos foram selecionados - amostragem por conveniência e relevância - para análise, permitindo assim identificar lacunas para mitigar questões referentes ao SMS. Por fim, a metodologia apresentou resultados satisfatórios, contudo são extremamente dependentes da quantidade e qualidade dos dados, destacando-se ainda que tanto a utilização quanto a acurácia destes modelos aumentou significativamente na análise de fatores de Segurança, Meio Ambiente e Saúde, à medida em que novas técnicas (ou combinações) destas são criadas e implementadas. |
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Processamento de linguagem natural em segurança e meio ambiente: uma revisão de literatura.Natural language processing in security and the environment: a literature review.Processamento de linguagem naturalInteligência artificialRevisão de literaturaLinguagem naturalAlgoritmos de inteligência artificialSegurança - processamento de linguagem naturalMeio ambiente - processamento de linguagem naturalSaúde - processamento de linguagem naturalWord embeddingsAlgoritmo K-meansNatural Language ProcessingArtificial intelligenceLiterature reviewNatural languageArtificial intelligence algorithmsSecurity - natural language processingEnvironment - natural language processingHealth - natural language processingWord embeddingsK-means algorithmEngenharia de Produção.Em virtude das lacunas existentes nas políticas de segurança ao longo das últimas décadas, o índice de acidentes nas empresas ao redor do mundo manteve-se elevado implicando em perdas humanas e ambientais sem mensuração. Por outro lado, a facilidade de acesso de informações não estruturadas em formato digital, em conjunto com o desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial, tais como o Processamento de Linguagem Natural (PLN), permitiu sistematizar a análise de um volume substancial de informações tirando vantagem do grande poder de processamento dos computadores atuais. Desta forma, este trabalho realizou uma breve revisão de literatura sobre área de Segurança, Meio Ambiente e Saúde (SMS), em conjunto com as ferramentas de PLN e como estas vem sendo empregadas de acordo com o estado da arte. Neste artigo, foi proposto um método para realizar a revisão de literatura deste tema através de PLN, com o desenvolvimento de algoritmo capaz de separar diferentes artigos (dentre um universo de 300 artigos) em agrupamentos semânticos através de técnicas de word embeddings (doc2vec). Em seguida, vinte artigos foram selecionados - amostragem por conveniência e relevância - para análise, permitindo assim identificar lacunas para mitigar questões referentes ao SMS. Por fim, a metodologia apresentou resultados satisfatórios, contudo são extremamente dependentes da quantidade e qualidade dos dados, destacando-se ainda que tanto a utilização quanto a acurácia destes modelos aumentou significativamente na análise de fatores de Segurança, Meio Ambiente e Saúde, à medida em que novas técnicas (ou combinações) destas são criadas e implementadas.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilUFCG20202023-10-23T18:29:55Z2023-10-232023-10-23T18:29:55Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecthttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32253DOMINGUES, Rodrigo Petrus; PEREIRA, Valdecy; MOREIRA, Douglas; PROTTES, Verônica de Miranda. Processamento de linguagem natural em segurança e meio ambiente: uma revisão de literatura. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 8., 2020. Anais [...]. Caruaru - PE: UNIFAVIP, 2020. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32253porDOMINGUES, Rodrigo Petrus.PEREIRA, Valdecy.MOREIRA, Douglas.PROTTES, Verônica de Miranda.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-11-28T12:56:02Zoai:localhost:riufcg/32253Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-11-28T12:56:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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Em virtude das lacunas existentes nas políticas de segurança ao longo das últimas décadas, o índice de acidentes nas empresas ao redor do mundo manteve-se elevado implicando em perdas humanas e ambientais sem mensuração. Por outro lado, a facilidade de acesso de informações não estruturadas em formato digital, em conjunto com o desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial, tais como o Processamento de Linguagem Natural (PLN), permitiu sistematizar a análise de um volume substancial de informações tirando vantagem do grande poder de processamento dos computadores atuais. Desta forma, este trabalho realizou uma breve revisão de literatura sobre área de Segurança, Meio Ambiente e Saúde (SMS), em conjunto com as ferramentas de PLN e como estas vem sendo empregadas de acordo com o estado da arte. Neste artigo, foi proposto um método para realizar a revisão de literatura deste tema através de PLN, com o desenvolvimento de algoritmo capaz de separar diferentes artigos (dentre um universo de 300 artigos) em agrupamentos semânticos através de técnicas de word embeddings (doc2vec). Em seguida, vinte artigos foram selecionados - amostragem por conveniência e relevância - para análise, permitindo assim identificar lacunas para mitigar questões referentes ao SMS. Por fim, a metodologia apresentou resultados satisfatórios, contudo são extremamente dependentes da quantidade e qualidade dos dados, destacando-se ainda que tanto a utilização quanto a acurácia destes modelos aumentou significativamente na análise de fatores de Segurança, Meio Ambiente e Saúde, à medida em que novas técnicas (ou combinações) destas são criadas e implementadas. |
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